當前，數據知識產權保護規則的構建工作正在緊鑼密鼓地探索研究當中。如何發揮知識產權制度優勢，促進數據高效流通利用，賦能數字經濟，助推新質生產力，促進高質量發展，已然成為新時代的“發展之問”。

　　中國人民大學法學院數字法學教研中心主任、中國人民大學未來法治研究院執行院長張吉豫和對外經貿大學法學院教授盧海君一致認為，數據知識產權的有效保護需要依賴法律和科技的有機結合和共同促進，真正做到知識產權制度建設與科技創新同頻共振。

　　那么，如何突破數據知識產權保護的難點？數據知識產權保護工作的短期重點是什么？長期任務又是什么？圍繞相關問題，法治網記者采訪了張吉豫院長和盧海君教授。數據保護邊界問題難以形成共識

　　法治網：當前，數據知識產權保護的重點和難點在哪里？

　　張吉豫：數據知識產權保護制度建構的重點在于如何通過制定合理的法律制度和有效的實施體系，來促進數據要素高效流通利用，進而充分發揮數據要素的價值，切實推動科技、產業和社會的發展，同時保護個人信息權益、保障數據安全。

　　首先，當前數據知識產權還是一個抽象的概念，實際上對應著法律上一系列分散的具體保護模式，包括著作權、商業秘密、反不正當競爭法保護，以及歐盟等國家和地區的數據庫權等。是應該在當前的保護體系上進行少量修補，還是更適合確立單獨的數據知識產權保護制度，仍然是學理上富有爭議性的問題，對于數據來源者是否要提供財產性權利進行保護也有不同意見，對于數據知識產權的合理保護邊界、有效保護模式還都需要進一步研究探討。

　　其次，數據的來源多樣，內容復雜，并且數據的價值隨時間和使用場景變化，如何客觀公正地評估數據價值，以便進行有效的數據交易和損害賠償，也是數據知識產權保護中的重點難點。

　　復次，數據的流通利用規制不僅需要考慮數據知識產權保護，還需要考慮對于個人信息保護、國家數據安全等重要權益和價值的合理平衡。

　　最后，數據知識產權的有效保護需要依賴法律和科技的有機結合和共同促進。有效運用加密、訪問控制、數據追蹤等技術，以及使得數據可用不可見的隱私計算、聯邦學習等技術，可以更好地對數據進行保護，同時又能夠使數據被充分使用。

　　盧海君：對于數據權利保護問題而言，數據確權、數據運用的不侵權，都是數據法律問題中的重難點問題。

　　以人工智能生成為例，人工智能進行機器學習是否侵犯了在先作品的版權？人工智能生成出的產物，其版權歸屬于誰，又該如何應用？人工智能生成物與傳統創作的邊界在何處？這些問題隨著人工智能的快速發展，爭論愈發劇烈。

　　在創意行業，無論是作者、畫者、編劇行業，都對AI有群體性的反對，但是在更加工業化的游戲、電影制作中，AI早已獲得了運用。這體現出公眾和行業間、行業不同性質從業者之間對于數據運用的認識有很大的差別，行業發展的紅利也尚未普惠于眾，因此在既有利益與新興力量之間不免發生許多沖撞。

　　高質量數據產品離不開知產保護法治網：對于促進高質量發展，數據知識產權保護的重要性？

　　盧海君：數據知識產權保護既關系到數據產業自身的安全，又關系到國家的信息安全。

　　對于數據產業自身來說，數據是他們的“金礦”，挖掘、整合、存儲與運用數據是產值的來源。那么數據確權，無論是知識產權或其他權利，都標志著數據利益的歸屬，也意味著責任的劃分與承擔，以及爭議解決方式的明確。因此數據權利保護對于數據行業自身發展意義重大。

　　從國家層面來說，大數據發展既有利于提升綜合國力，也給國家安全的維護以及國際經濟競爭開辟了新的戰場。做好數據權利保護，有利于維護國家信息安全。

　　張吉豫：數據知識產權的有效保護可以促進數據要素市場的健康發展。特別是對于一些投入了大量人力物力財力、進行了認真處理而形成的數據產品，更是如此。

　　高質量的數據集對于訓練高質量的人工智能模型非常重要。我國《生成式人工智能服務管理暫行辦法》中也強調，要提高訓練數據質量，增強訓練數據的真實性、準確性、客觀性、多樣性。因此，除了要有海量數量之外，高質量的數據產品往往還需要對收集的數據進行數據清洗、數據糾偏、數據整合等一系列工作，保障數據集合具有較廣的覆蓋面、較好的代表性、較高的準確性等，這往往都需要顯著的投入。

　　對于這樣的高質量數據產品，如果缺乏知識產權保護，則容易一旦提供給別人使用，就很容易被復制，使得開發者難以收回投資、獲得市場回報。

　　當然，數據知識產權也需要審慎界定邊界范圍，避免不當地阻礙了數據的合理流通利用。同時，也需要關注可能產生的數據壟斷的問題。

　　法治網：數字技術發展對于發展新質生產力，促進高質量發展發揮著怎樣的作用？

　　張吉豫：數據被稱為數字經濟時代的石油。數字科技對于發展新質生產力、促進高質量發展，扮演著至關重要的角色。

　　《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》、國家數據局的《“數據要素×”三年行動計劃(2024—2026年)》等重要文件都充分體現出，數據要素的充分流通利用對于數字科技、數字經濟和數字社會發展的重要性。

　　首先，數字科技創新發展迅速，催生了很多新的產品形態和經濟業態，體現了創新對發展的強大驅動力。例如，從共享單車到輔助駕駛、自動駕駛，數字科技驅動的新的交通圖景正在逐漸展開。在線會議、自動翻譯、文檔信息抽取等工具也極大提升了工作效率。

　　其次，數字科技正在加速傳統產業的升級換代，推動工業體系向數字化、網絡化、智能化方向轉變，提高了生產效率，降低了資源消耗，促進了產業結構優化。

　　最后，數字科技能夠賦能社會治理。數字技術在公共事務領域中有廣闊的應用前景，例如，我國的互聯網法院建設發展為許多涉網糾紛的解決提供了極大的便利。一些城市也將數字科技用于城市交通管理、環保監測等領域，提升了社會治理效能和服務質量。

　　盧海君：發展數字經濟，既可以為傳統產業賦能，通過數字化的方式提升生產效率，降低經營成本；又可以孳生出龐大的數據相關產業。比如人工智能、大數據云計算等。法律與科技要形成協同保護機制法治網：加強數據知識產權保護，當前迫切要做的工作是什么？長遠來看，這方面的工作是什么？

　　張吉豫：我國目前對于數據知識產權的單獨立法仍有理論爭議，但對于數據的合理有效保護以及必要的保護限制仍然是當下的重點。因此，首先建議通過修訂反不正當競爭法，建立起更明確的關于數據的相關規則，或者通過司法解釋的方式，對于涉及數據的反不正當競爭規則進行必要的統一和規范，既對數據提供明確合理保護，也避免出現過度的競爭保護而帶來抑制數據合理流通利用的不良后果。

　　其次，目前我國公共數據的流通利用還需要進一步促進和規范，需要建立明確的制度規則和有效規劃予以推進。

　　同時，我國很多城市已經建設了大數據交易中心，應當在大數據交易中心對交易數據集進行了數據審查的情況下，為在大數據交易中心購買此類數據或獲得數據使用授權的購買方建立明確的“避風港”規則，以更好地降低數據購買者的風險，進而促進數據的利用。

　　長遠來看，我們需要在數據要素市場的基礎制度上形成共識、推動體系化的制度建構，并且促進數據知識產權保護以及數據跨境流通等方面的國際規則的形成，以及相關執法合作機制的發展完善，同時應該更好地發展數據可信流通利用的支撐技術以及不斷完善法律與科技的協同保護機制，為數字時代的經濟社會發展提供良好的數據法治保障。

　　盧海君：應當建立適應數據自身特點的權益保護制度。但是也不能將數據相關的問題過分特殊化、孤立化。

　　對于數據權益的保護還是應該置于現有的民法、知識產權法、反不正當競爭法、個人信息保護法等法律的體系之內，結合現有的技術發展狀況和未來的技術發展方向，做出一個綜合的考慮。

　　從更長遠來說，法律要跟上技術發展的步伐，支撐國家對于高質量發展、數據產業發展的需求。中國的知識產權法律要向前走，向外走，向高遠處走，始終把握社會發展脈搏、做好制度建設，真正做到與科技創新同頻共振。

　　監制：余飛 劉青

　　統籌：李波 張運恒

　　策劃/采寫：李兆娣

　　海報制作：李全一